• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.308-313
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• 2021

이 연구는 2019년 판문점 남북미 정상 회동 트윗을 타임 시퀀스와 함께 수집하여 시퀀셜 토픽모델링인 DTM으로 분석하였다. 트위터와 같은 마이크로 블로깅 서비스는 단일 이벤트에 뉴스와 오피니언이 혼재된 비정형 데이터가 대규모로 동시에 발생하고, 정보와 반응이 동일 메시지 형식으로 생산된다. 때문에 토픽 트렌드를 파악하려면 시퀀셜 데이터의 특성을 반영하여 패턴 분석을 해야 맥락적 의미를 알 수 있다. 토픽 일관성 점수를 구해 LDA를 평가한 후 DTM을 계산한 결과, 뉴스 보도와 오피니언 관련 토픽 30개가 도출되었고, 각 토픽과 키워드는 시간에 따라 발생 확률이 역동적으로 진화하고 있었다. 결론적으로 DTM은 특정 이벤트에 대한 사회 전반에 나타난 통합적 토픽 추이를 시간에 따라 분석하는데 적합한 모델임을 밝혔다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.265-284
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• 2022

본 연구는 2001년부터 2020년까지 문헌정보학 SSCI 85종 학술지에 게재된 55,442편의 학술논문의 논문제목과 초록을 기반으로 다이나믹토픽모델링을 수행하여, 문헌정보학 분야의 연도별 흐름에 따른 연구 주제 추이를 분석하였다. 그 결과, 10개의 토픽에서 도서관경영(장서개발 및 관리, 도서관평가, 도서관 지식경영, 기획 및 활성화), 정보학(계량정보학, 정보이용행태·이용자연구, 의료정보, 정보시스템), 도서관 서비스(도서관교육·정보리터러시), 도서관체계(도서관 시책 및 정책)에 따른 4개의 대분류를 파악하였다. 연도별 흐름에 따라 정보학 영역의 경우, 계량정보학 연구 주제가 학술지단위에서 논문단위로 변화되고 있었으며, 최근 도서관경영 영역의 경우, 이용자의 의견과 감정에 관련한 연구가 최근 등장하였다. 도서관서비스 연구영역은 20년간 안정적인 연구 주제로 그 양상이 보다 심화되고 견고해졌음을 확인할 수 있었다. 그리고 최근에는 모바일과 소셜미디어와 관련한 연구가 진행 중인 것으로 나타났다. 한편, 정보학영역 하위주제로 의료정보와 관련한 연구가 비중 있게 등장해, 문헌정보학의 간학문적인 특징이 잘 나타난 결과라 판단하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권3호
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• pp.359-373
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• 2022

The new crown pneumonia (COVID-19) has become a global epidemic. The disease has spread to most countries and poses a challenge to the healthcare system. Contact tracing technology is an effective way for public health to deal with diseases. Many experts have studied traditional contact tracing and developed digital contact tracking. In order to better understand the field of contact tracking, it is necessary to analyze the development of contact tracking in the field of computer science by bibliometrics. The purpose of this research is to use literature statistics and topic analysis to characterize the research literature of contact tracking in the field of computer science, to gain an in-depth understanding of the literature development status of contact tracking and the trend of hot topics over the past decade. In order to achieve the aforementioned goals, we conducted a bibliometric study in this paper. The study uses data collected from the Scopus database. Which contains more than 10,000 articles, including more than 2,000 in the field of computer science. For popular trends, we use VOSviewer for visual analysis. The number of contact tracking documents published annually in the computer field is increasing. At present, there are 200 to 300 papers published in the field of computer science each year, and the number of uncited papers is relatively small. Through the visual analysis of the paper, we found that the hot topic of contact tracking has changed from the past "mathematical model," "biological model," and "algorithm" to the current "digital contact tracking," "privacy," and "mobile application" and other topics. Contact tracking is currently a hot research topic. By selecting the most cited papers, we can display high-quality literature in contact tracking and characterize the development trend of the entire field through topic analysis. This is useful for students and researchers new to field of contact tracking ai well as for presenting our results to other subjects. Especially when comprehensive research cannot be conducted due to time constraints or lack of precise research questions, our research analysis can provide value for it.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.95-106
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• 2021

본 연구의 목적은 한국콘텐츠학회 논문지에 게재된 9,858건의 논문을 대상으로 토픽 모델링을 활용하여 지난 20년간 연구동향을 탐색함으로써 콘텐츠 연구개발에서의 주요 토픽을 도출하고 학술적 발전방향을 제공하는데 있다. 추출된 토픽의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해 양적 평가기법 뿐만 아니라 정성적 기법을 단계적으로 적용하여 연구자들이 합의한 수준의 말뭉치가 생성될 때까지 이를 반복적으로 수행하였으며 이에 따른 구체적인 분석 절차를 제시하였다. 분석 결과 8개의 핵심 토픽이 추출되었다. 이는 한국콘텐츠학회가 특정 학문 분야를 한정하지 않고 다양한 분야의 융·복합 연구 논문을 발간하고 있음을 보여준다. 또한 2012년 이전 상반기에는 공학기술 분야 토픽 비중이 상대적으로 높게 나타난 반면, 2012년 이후 하반기에는 사회과학 분야 토픽 출현 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 구체적으로 '사회복지' 토픽은 상반기 대비 하반기에 약 4배수 증가세가 나타났다. 토픽별 추세분석을 통해 추세선의 변곡점이 나타난 특정 시점에 주목하여 해당 토픽의 연구동향에 영향을 미친 외적 변인을 탐색하였고 토픽과 외적 변인 간 관련성을 파악하였다. 본 연구결과가 국내 콘텐츠 관련 연구 개발 및 산업 분야에서 진행되고 있는 활발한 논의를 진행하는데 시사점을 제공할 수 있기를 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.347-354
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• 2021

초등학생을 대상으로 인공지능교육에 대한 관심이 증대되면서 기존에 수행된 초등 정보교육 연구를 거시적인 관점에서 분석하여 현재의 상황을 이해하고 후속연구의 시사점을 제공하기 위한 노력이 필요한 시점이라 할 수 있다. 본 연구는 우리나라 초등 정보교육의 연구동향을 조망하고자 하는 목적으로 정보교육학회논문지를 분석하였다. 분석을 위한 데이터는 정보교육학회논문지의 창간호에서 2020년까지 출간된 논문을 모두 선정하였고, 토픽모델링하여 연구주제 11개를 도출하였다. 연구결과, 가장 높은 비중인 토픽 T1은 약 38%을 차지하는 것으로 분석되었고, 토픽 T1에 기여도 순에 따라 교육, 연구, 분석, 초등, 정보의 키워드가 도출었다. 토픽들의 연도별 회귀분석 결과, 연구의 트랜드가 컴퓨팅사고력, 소프트웨어교육, 인공지능교육 등으로 변화하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 초등 정보교육과 관련된 텍스트 데이터를 객관적으로 클러스터링하였다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.295-301
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• 2019

Since the third artificial intelligence boom was triggered by deep learning, it has been 10 years. It is time to analyze and discuss the research trends of deep learning for the stable development of AI. In this regard, this study systematically analyzes the trends of research on deep learning over the past 10 years. We collected research literature on deep learning and performed LDA based topic modeling analysis. We analyzed trends by topic over 10 years. We have also identified differences among the major research countries, China, the United States, South Korea, and United Kingdom. The results of this study will provide insights into research direction on deep learning in the future, and provide implications for the stable development strategy of deep learning.

• 대한예방한의학회지
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• 제15권1호
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• pp.17-27
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• 2011

Objective : The purpose of this study was to identify the trend of research in the Korean Journal of Oriental Preventive Medicine and to suggest future perspective for oriental preventive medicine research. Method : The contents of 344 articles published in this journal was reviewed from its beginning year 1997 to year 2010. Result : The number of articles was increased as times go on. An analysis of the research design showed, experimental research (in vivo or in vitro) was 36.9%, survey research was 26.5%, review was 20.1%. In the major classifications of topics published, health management 28.5%, oriental medicine effectiveness 25.3%, herbal safety and toxicity 13.1%, and environmental and occupational medicine 9.0% respectively. Conclusion : There has been a lack of health preservation(Yang-saeng) topic, epidemiology and health statistics topic. Further research need qualitative study and each subjects of oriental preventive medicine.

• 한국직업건강간호학회지
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• 제28권4호
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• pp.221-229
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• 2019

Purpose: The aim of this study was to identify core keywords and topic groups of workplace bullying researches in the past 10 years for better understanding research trend. Methods: The study was conducted in four steps: 1) collecting abstracts, 2) extracting and cleaning semantic morphemes, 3) building co-occurrence matrix and 4) analyzing network features and clustering topic groups. Results: 437 articles between 2010 and 2019 were retrieved from 5 databases (RISS, NDSL, Google scholar, DBPIA and Kyobo Scholar). Forty-one abstracts from these articles were extracted, and network analysis was conducted using semantic network module. The most important core keywords were 'turnover', 'intention', 'factor', 'program' and 'nursing'. Four topic groups were identified from Korean databases. Major topics were 'turnover' and 'organization culture'. Conclusion: After reviewing previous research, it has been found that turnover intention has been emphasized. Further research focused on various intervention is needed to relieve workplace bullying in nursing field.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.207-214
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• 2020

요즘 스마트폰, 각종 전자기기 등의 사용이 늘고, 인터넷과 SNS가 활성화되며 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 정보의 양이 기하급수적으로 증가하며 많은 정보를 다 살펴보는 것이 어려워졌고, 문서에서 핵심 키워드만 보기를 원하는 사람이 늘어나며 정보의 핵심이 되는 토픽을 추출하는 연구의 중요성이 증가하고 있다. 또한, 토픽을 추출하여 과거와 비교 분석하여 현재의 트렌드를 유추해내는 것도 최근 중요한 이슈이다. 토픽 모델링 기법을 이용하여 대량의 문서에서 토픽을 추출해낼 수 있으며, 이렇게 추출된 토픽은 트렌드 예측, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 빠르게 변하는 트렌드를 분석하여 시대의 흐름에 맞춰가기 위해 확률적 토픽 모델 기법의 하나인 LDA 알고리즘을 활용하였으며, 문서에서 컴퓨팅 분야의 2016, 2017, 2018년도 3개년 논문의 주제를 알아보고, 연구의 동향과 흐름을 분석한다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.167-173
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• 2023

경제지표를 분석하는 방법으로 회귀 분석이나, 인공지능을 활용하여 미래의 데이터를 예측하는 연구가 발표되었다. 본 연구에서는 토픽모델링을 사용하여 과거 뉴스 기사로부터 얻은 주제 확률 데이터를 이용한 인공지능으로 미래 선물 가격을 예측하는 시스템을 구상하였다. 과거 뉴스 기사로부터 비지도학습을 통한 문서의 주제를 추출할 수 있는 LDA 방법으로 각 뉴스 기사 주제 확률 분포 데이터를 얻을 수 있고, 해당 데이터를 인공지능의 RNN의 파생 구조인 LSTM의 입력 데이터로 활용함으로써 미래 선물 가격을 예측하였다. 본 연구에서 제안한 방법에서는 선물 가격의 추세를 예측할 수 있었고, 이를 활용하여 추후 옵션 상품 등의 파생 상품에 대한 가격 추세도 예측할 수 있을 것으로 보인다. 다만, 일부 데이터에 대해 오차가 발생하는 것이 확인되어 정확도 향상을 위한 추가적인 연구가 필요하다.